最近花了点时间，把 Google 那个 5 天的 AI Agent 课程啃完了。
说实话，有点硬核。
不是技术有多深奥，而是里面提到的产品决策逻辑，跟我们过去做移动互联网那一套，完全是两码事。
特别是它把 Agent 的进化路径分成了 5 个等级（L0-L4）。
L0：只有大脑的“光杆司令”
这是最基础的形态。只有模型，没有工具。
它就像一个被关在密室里的学霸。你问它历史知识，它对答如流；但你问它“现在几点了”，它只能瞎编。
完全依赖预训练知识，无法获取实时信息。
在实际业务场景里，这种形态几乎没有商业价值。
L1：给大脑装上“手”
到了这个阶段，模型可以调用工具（API）了。
比如你问：“明天北京天气适合去爬山吗？”
它会先调用天气 API，查到数据，再结合模型能力告诉你结论。
这是目前市面上绝大多数所谓“AI 助理”的真实水平。
它能干活了吗？能。
但它还不够聪明。
因为它是一次性的。你问一句，它动一下。就像个只会听指令的实习生，没有连续思考的能力。
L2：学会“接力”的战略家
注意了，这才是产品经理真正该发力的地方。
L2 的核心能力叫上下文管理（Context Management）。
听着很学术？我用大白话翻译一下：它不仅能干活，还能把上一次干活的结果，自动喂给下一次干活。
课程里举了个找咖啡馆的例子，非常经典：
用户需求是：“在 A 地和 B 地之间，找一家评分 4.0 以上的咖啡馆。”
如果让 L1 来做，它可能直接懵了，或者乱搜一通。
但 L2 是怎么思考的？
第一步（分析）：我得先算出 A 和 B 的中心点在哪。
第二步（接力）：拿到这个坐标，我不问用户，而是直接把它作为条件，去搜附近的店。
发现了吗？
它没有把这两步割裂开。
把第一步算出来的结果（比如 Millbrae），直接“接力”给了第二步当搜索条件。这就叫“上下文工程”。
这就是从“指令执行”到“任务规划”的质变。
L3 & L4：听着很性感，但离钱很远
再往上走。
L3 是协作型。不再是一个 Agent 撑全场，而是组建一个“专家团队”。有负责写的，有负责画的，有负责审核的。
L4 是自进化型。发现没工具可用了？它自己写代码造一个工具出来。
听起来是不是很科幻？是不是觉得这才是未来？
但是，
在当下的商业环境里，L3 和 L4 往往意味着不可控。
对于绝大多数业务——哪怕是像客服、知识库问答这种刚需场景，把 L1 做稳，把 L2 做透，就已经能解决 90% 的问题了。
这只是 Day 1 的内容，后面我会继续分享 Day 2、Day 3、Day 4、Day 5 的精华。
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